Transformer是一种非常强大的技术，它可以用于各种任务，如语言模型、翻译和生成。但是，在视觉中的应用还没有得到充分探索。最近，研究人员发现使用对象检测可以使Transformer在视觉中的应用更加有效和实用。这些模型被称为YOLOs，或者“you only look once”。
YOLOs是一种新兴的视觉模型，它利用了Transformer的强大功能，并将其应用于对象检测。对象检测是一种在图像或视频中识别特定对象的技术。它不仅可以检测对象的存在，还可以确定它们的位置和类别。YOLOs通过将对象检测与Transformer相结合，可以产生非常准确的检测结果，从而在实际应用中具有重要作用。
YOLOs的工作原理是将输入图像划分为多个网格，并在每个网格中检测对象。然后，每个网格中的检测结果都被转换为向量形式，并输入到Transformer中。Transformer利用这些向量进行处理，并返回另一个向量，该向量包含有关所有检测结果的信息。这种方法可以大大提高YOLOs的准确度，并使其适用于各种应用。
目前，YOLOs已被广泛用于诸如目标跟踪、机器人导航和自动驾驶等领域。它们的高准确性和效率使它们成为解决这些问题的理想选择。此外，YOLOs还可以用于各种计算机视觉任务，例如人脸检测、图像分割和实例分割。
在未来，YOLOs有望成为更多视觉应用中的标准模型。通过利用Transformer的强大功能和对象检测的准确性，YOLOs可以显著提高视觉应用的效率和性能。因此，如果您正在开发计算机视觉应用程序，请考虑使用YOLOs。它们是您实现高质量视觉结果的理想选择。
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